許多公司墜入我們所謂的「預測陷阱」：大量投資於預測性 AI 技術，卻沒有意識到這些能力只代表 AI 能為企業決策提供的部分價值。
正如最近在《Communications of the ACM》中的一篇文章所指出的，「人工智能的預測能力不一定會轉化為在新穎情況下的推理與決策能力」[1]。本文將探討避免此陷阱的挑戰、限制與可能的解決方案。
當組織出現預測陷阱時：
預測性 AI 有幾個固有的限制，可能會妨礙其決策價值：
為了克服預測陷阱，公司應該：
AI 的真正價值在於人類與機器之間的合作關係。在這種夥伴關係中
正如麻省理工學院 PMC 最近的一篇文章所指出的，「要理解人工智能增強決策導致互補性表現的條件，有必要區分可能無法實現互補性的兩種不同原因」[6]。研究顯示，當人類與 AI 的預測有足夠的獨立性時，它們的結合可以優於任何單獨的方法。
隨著我們深入 2025 年，人工智能的競爭優勢越來越不是來自於擁有更好的演算法或更多的資料，而是來自於更有效地將人工智能整合到整個組織的決策流程中。掌握這種整合方式的公司不僅在營運指標上，而且在決策速度、決策品質和決策一致性上，都有顯著的改善。
避免預測陷阱需要改變觀點：不應將人工智能主要視為預測技術，而應視為提高決策能力的技術。正如麻省理工學院斯隆分校的 Susan Athey 所說：「我嘗試幫助管理者瞭解，就目前我們所擁有的人工智能類型而言，從人工智能的角度來看，是什麼讓問題變得容易或困難」[7]。
能夠駕馭這種複雜性的組織，將是未來數年從人工智慧獲得最大價值的組織。
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)